数据帧df中的某些列df.column存储为int64数据类型。取值全为1或0。有没有办法用boolean值替换这些值？ 最佳答案 df['column_name']=df['column_name'].astype('bool')例如:importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.random_integers(0,1,size=5),columns=['foo'])print(df)#foo#00#11#20#31#41df['foo']=df['foo'].a
我一直在尝试在numpy中使用savetxt函数。我遇到的问题是，即使我认为我相应地定义了我的变量，即int()或double()，我得到的文本文件中有float。我该如何改变它？输入如下:pNoise=[int(i),around(pNoise[0],decimals=3),around(pNoise[1],decimals=3),around(pNoise[2],小数=3)]savetxt行如下:savetxt(noutF,pNoisetot)我期望的是:01.5678.865而不是我得到0.000000000000000000e+001.015909999999999940e+0
我正在制作一个执行一些数据处理的网络应用程序，因此我经常发现自己将字符串(来自URL或文本文件)解析为Python值。我使用的函数“有点”是更安全的eval版本(除了如果它无法读取字符串，它仍然是一个字符串):defstr_to_value(string):foratomin(True,False,None):ifstr(atom)==string:returnatomelse:try:returnint(string)exceptValueError:try:returnfloat(string)exceptValueError:returnstring...然而，这对我来说似乎很丑
我将python3与numpy版本1.8.2(与numpy1.10.4和python2相同的问题)一起使用，并尝试做一些非常基本的事情:将两个整数相乘。importnumpyasnpa=9223372036854775808type(a)b=np.int64(0)type(b)type(b*a)但是输出是:builtins.intnumpy.int64numpy.float64所以两个整数相乘返回一个float!有什么合理的解释吗？请注意，如果我更改为a=9223372036854775807type(b*a)返回numpy.int64如果我把它提高到a=922337203685477
我知道，str()方法的目的是返回一个对象的字符串表示形式，所以我想测试如果我强制它做其他事情会发生什么。我已经创建了一个类和一个对象:classMyClass(object):def__str__(self,a=2,b=3):returna+bmc=MyClass()当我打电话时:print(str(mc))口译员提示:TypeError:__str__returnednon-string(typeint)这是完全可以理解的，因为str()方法试图返回int。但如果我尝试:print(mc.__str__())我得到输出:5。那么为什么当我直接调用__str__时解释器允许我返回in
我们有大量python代码，它们接受一些输入并产生一些输出。我们想保证，给定相同的输入，无论python版本或本地环境如何，我们都会产生相同的输出。(例如，代码是在Windows、Mac还是Linux上以32位或64位运行)我们一直在自动化测试套件中强制执行此操作，方法是在使用和不使用python的-R选项的情况下运行我们的程序并比较输出，假设这会抖动我们的输出意外出现的任何位置最终依赖于dict的迭代。(我们代码中最常见的不确定性来源)但是，当我们最近调整我们的代码以也支持python3时，我们发现了一个地方，我们的输出部分取决于对使用int的dict的迭代作为key。与python
考虑这个例子:>>>fromsysimportmaxint>>>type(maxint)>>>printmaxint9223372036854775807>>>type(maxint+2)>>>printmaxint+29223372036854775809>>>type((maxint+2)+maxint)>>>print((maxint+2)+maxint)18446744073709551616Python将autopromote从一个int，在本例中是一个64位整数值(OSX，python2.6.1)到一个任意精度的pythonlong整数。尽管类型不同，但它们很相似，Pyth
我一直在使用n=int(n)将float转换为int。最近，我遇到了另一种方法来做同样的事情:n=n//1哪种方法最有效，为什么？ 最佳答案 用timeit测试:$bin/python-mtimeit-n10000000-s'n=1.345''int(n)'10000000loops,bestof3:0.234usecperloop$bin/python-mtimeit-n10000000-s'n=1.345''n//1'10000000loops,bestof3:0.218usecperloop所以楼层划分只是稍微快一点。请注意，
在Python中，将带有str的列表转换为带有int的列表的最简单方法是什么？例如，我们必须将['1','2','3']转换为[1,2,3]。当然，我们可以使用for循环，但这太容易了。 最佳答案 python2.x:map(int,["1","2","3"])Python3.x(在3.x中，map返回一个迭代器，而不是2.x中的列表):list(map(int,["1","2","3"]))map文档:2.6,3.1 关于python-将带有str的列表转换为带有int的列表的最简单方
非常不言自明(我在Windows上):>>>importsys,numpy>>>a=numpy.int_(sys.maxint)>>>int(a).__class__>>>int(int(a)).__class__为什么调用int一次得到一个long，而调用它两次得到一个int？这是错误还是功能？ 最佳答案 这个问题特定于Numpy和Python2。在Python3中没有单独的int和long类型。该行为的发生是由于numpy中的一个差一错误。int(x)用一个参数转换x调用电话号码PyNumber_Int(x).PyNumber_
